HerMES: CANDIDATE GRAVITATIONALLY LENSED GALAXIES AND LENSING STATISTICS AT SUBMILLIMETER WAVELENGTHS
Notice bibliographique
Résumé
We present a list of 13 candidate gravitationally lensed submillimeter galaxies (SMGs) from 95 deg 2 of the Herschel Multi-tiered Extragalactic Survey, a surface density of 0.14 ± 0.04 deg −2 . The selected sources have 500 μm flux densities ( S 500 ) greater than 100 mJy. Gravitational lensing is confirmed by follow-up observations in 9 of the 13 systems (70%), and the lensing status of the four remaining sources is undetermined. We also present a supplementary sample of 29 (0.31 ± 0.06 deg −2 ) gravitationally lensed SMG candidates with S 500 = 80–100 mJy, which are expected to contain a higher fraction of interlopers than the primary candidates. The number counts of the candidate lensed galaxies are consistent with a simple statistical model of the lensing rate, which uses a foreground matter distribution, the intrinsic SMG number counts, and an assumed SMG redshift distribution. The model predicts that 32%–74% of our S 500 ⩾ 100 mJy candidates are strongly gravitationally lensed (μ ⩾ 2), with the brightest sources being the most robust; this is consistent with the observational data. Our statistical model also predicts that, on average, lensed galaxies with S 500 = 100 mJy are magnified by factors of ∼9, with apparently brighter galaxies having progressively higher average magnification, due to the shape of the intrinsic number counts. 65% of the sources are expected to have intrinsic 500 μm flux densities less than 30 mJy. Thus, samples of strongly gravitationally lensed SMGs, such as those presented here, probe below the nominal Herschel detection limit at 500 μm. They are good targets for the detailed study of the physical conditions in distant dusty, star-forming galaxies, due to the lensing magnification, which can lead to spatial resolutions of ∼0 01 in the source plane.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».